学習曲線をプロットする
学習中、モデルは各エポックで評価された損失関数の値を保存します。学習曲線を見ることで、学習の進み方をかなり把握できます。この演習では、学習用にトレーニングするモデルについて、学習損失と検証損失の曲線をプロットします。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ画像モデリング
演習の手順
- モデルを学習用データ（
train_data）に適合させます。 - 検証分割は 20%、エポック数は 3、バッチサイズは 10 にします。
- トレーニング損失をプロットします。
- 検証損失をプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
# Train the model and store the training object
training = ____
# Extract the history from the training object
history = training.____
# Plot the training loss
plt.plot(history[____])
# Plot the validation loss
plt.plot(history[____])
# Show the figure
plt.show()